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龙图腾网获悉江西水利电力大学申请的专利一种基于SADNet-T网络的输电线路巡检图像去噪方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121788956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610261286.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于SADNet-T网络的输电线路巡检图像去噪方法及系统是由曾兵;曾赟;王愈轩;许志浩;谢云敏;徐川;刘宇林;刘邦;巫平强;胡昱帆;陈瑄奕;程立弘;姚臻;梁钰桐;何星辰;刘嘉;陈美熙;文毅欣;胡江宇设计研发完成，并于2026-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SADNet-T网络的输电线路巡检图像去噪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SADNet‑T网络的输电线路巡检图像去噪方法及系统，方法包括：基于至少一个输电线路巡检原始图像和与至少一个输电线路巡检原始图像相对应的输电线路巡检噪声图像构建至少一个图像对；根据至少一个图像对对预设的SADNet‑T网络进行训练，在训练过程中采用时变自适应动态损失函数对网络参数进行优化，得到图像去噪模型；将待去噪的输电线路巡检实时图像输入至图像去噪模型中，输出得到去噪输电线路巡检实时图像。有效解决了复杂环境下绝缘子图像噪声抑制与细节保留的平衡难题，为后续绝缘子缺陷检测的准确率提升提供了坚实保障。

本发明授权一种基于SADNet-T网络的输电线路巡检图像去噪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于SADNet-T网络的输电线路巡检图像去噪方法，其特征在于，包括： 获取至少一个输电线路巡检原始图像，对所述至少一个输电线路巡检原始图像进行预处理，得到输电线路巡检噪声图像； 基于所述至少一个输电线路巡检原始图像和与所述至少一个输电线路巡检原始图像相对应的输电线路巡检噪声图像构建至少一个图像对； 根据所述至少一个图像对对预设的SADNet-T网络进行训练，在训练过程中采用时变自适应动态损失函数对网络参数进行优化，得到图像去噪模型，其中，所述SADNet-T网络包括编码器、深层特征增强模块以及解码器，并在深层特征增强模块中集成CVIMD模块，在解码器中集成MMDAF模块，所述时变自适应动态损失函数的表达式为： ， 式中，为时变自适应动态损失函数，为L1损失的基础权重系数，为防止除零错误的第一数值稳定常数，为L1损失的方差归一化参数，为控制L1权重指数衰减速度的参数，为第i个像素点的L1损失，为L1损失的幂次调节参数，为第i个像素点的L2损失，为L2损失的基础权重系数，为控制L2权重对数增长速度的参数，为L2损失的方差归一化参数，为防止除零错误的第二数值稳定常数，为L2损失的幂次调节参数，为结构相似性损失的基础权重系数，为正弦波振幅参数，用于设定权重震荡的强度范围，为正弦波频率参数，用于控制权重震荡变化的快慢周期，为指数衰减系数，为结构相似性损失的方差参数，为结构相似性损失的幂次调节参数，为指数项，用于实现L1损失权重随训练轮次的指数衰减，为指数项，用于实现L2损失权重随训练轮次的对数增长，为结构相似性损失，为当前训练轮次； 将待去噪的输电线路巡检实时图像输入至所述图像去噪模型中，所述图像去噪模型输出得到与所述输电线路巡检实时图像相对应的去噪输电线路巡检实时图像。

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